Соответствующий сбор данных изображения для воплощения искусственного интеллекта в жизнь
Обучайте приложения компьютерного зрения, настройки искусственного интеллекта, самоуправляемые объекты и многое другое до совершенства с помощью современных сервисов сбора данных изображений
Устраните узкие места в конвейере данных изображения прямо сейчас.
Избранные клиенты
Почему для компьютерного зрения нужен набор данных для обучения изображениям?
Уникальные системы искусственного интеллекта и модели машинного обучения необходимо всесторонне обучать, чтобы они считались уникальными. В то время как наборы аудио- и текстовых данных необходимы для интеллектуального обучения моделей НЛП, приложения с компьютерным зрением в качестве основной функциональности должны снабжаться набором данных для обучения изображениям.
Модели и настройки интеллектуального машинного обучения, которым поручено идентифицировать объекты и шаблоны как часть их функционирования, должны быть тщательно обучены. Интеллектуальные системы, начиная с отслеживания взаимодействий и заканчивая человеческими эмоциями, должны иметь основу для идентификации сущностей в первую очередь. Возможности идентификации обеспечиваются решениями для сбора пользовательских данных об изображениях.
Сбор данных об изображениях для систем компьютерного зрения дает следующие преимущества:
- Уникальный репозиторий для изображений
- Возможность маркировать изображения в соответствии с требованиями
- Доступ к грузовикам с историческими данными
Профессиональные наборы данных для обучения изображений
Любая тема. Любой сценарий.
Приложения, которым требуется маркировка лиц и жестов, не могут получать информацию поверхностно. Вместо этого сбор графических данных для моделей машинного обучения должен соответствовать последним стандартам. В Shaip мы фокусируемся на предоставлении доступа к комплексным наборам данных для обучения изображениям с поддержкой на уровне экспертов в отношении масштабируемости.
Профессиональные наборы данных для обучения изображений в Shaip фокусируются на комплексных решениях, включая отслеживание объектов, анализ почерка, идентификацию объектов и распознавание образов. Это не то! Услуги по сбору данных изображений, предлагаемые Shaip, также включают:
- Дистанционная и оперативная подача данных
- Возможность масштабирования решений - постоянное получение наборов данных
- Высококачественные сегментированные данные, готовые для майнинга
- Поддержка преобразования изображения в текст для OCR обученные модели
- Обширная поддержка анализа, специфичного для человека
- Безопасная обработка и управление данными
Наша экспертиза
Коллекция изображений, предшествующая предметам и сценариям
В Shaip у нас есть полный набор типов сбора данных об изображениях с алгоритмами, синонимичными конкретным вариантам использования. Добавьте компьютерное зрение к своим возможностям машинного обучения, собирая большие объемы наборов данных изображений (набор данных медицинских изображений, набор данных изображений для счетов-фактур, набор данных по лицам или любой настраиваемый набор данных) для различных случаев использования. В Shaip у нас есть полный набор типов сбора данных об изображениях с алгоритмами, синонимичными конкретным вариантам использования. Мы предлагаем различные типы наборов данных изображений:
Коллекция наборов данных документов
Интеллектуальные приложения, занимающиеся аутентификацией учетных данных, лучше всего используют наборы данных документов. Shaip предлагает наилучший возможный сбор изображений, включая полезные обучающие данные, относящиеся к счетам, квитанциям, меню, картам, удостоверениям личности и т. Д., Чтобы помочь системе упреждающе идентифицировать объекты.
Коллекция наборов данных для лица
Приложения, которые необходимо обучить измерению эмоций и выражений лица, лучше всего обслуживаются с помощью нашей коллекции наборов данных о лицах. Помимо подачи огромного объема данных, в Shaip мы стремимся преодолеть предвзятость ИИ, собирая информацию по широкому спектру этнических и возрастных групп.
Сбор медицинских данных
Повысьте качество цифровой системы здравоохранения и точность медицинской диагностики с помощью предлагаемых наборов качественных и количественных медицинских данных. Мы предоставляем медицинские изображения, например, компьютерную томографию, МРТ, ультразвук, рентген для различных медицинских специальностей, таких как радиология, онкология, патология и т. Д.
Коллекция наборов данных о продуктах питания
Если вы когда-нибудь планируете разработать интеллектуальное приложение, которое может захватывать и идентифицировать изображения продуктов питания в различных условиях освещения, наша коллекция наборов данных о продуктах питания может быть весьма кстати.
Сбор автомобильных данных
Обучение базам данных беспилотных автомобилей с помощью придорожных элементов, специфических углов, объектов, сематических данных и многого другого возможно с помощью автомобильных наборов данных.
Сбор данных о жестах рук
Если бы вы когда-нибудь засыпали мобильным телефоном рукой, вы бы смогли понять. Умные устройства и устройства Интернета вещей с датчиками могут извлечь выгоду из наших услуг по сбору данных о жестах рук.
Наборы данных изображений
Водитель автомобиля в фокусе Набор данных изображений
450 20,000 изображений лиц водителей с изображением автомобиля в разных позах и вариациях, охватывающих 10 XNUMX уникальных участников из XNUMX+ национальностей.
- Вариант использования: Автомобильная модель ADAS
- Формат: Фотографии
- Объем: 455,000+
- Аннотация: Нет
Набор данных изображения ориентира
Более 80 40 изображений достопримечательностей из более чем XNUMX стран, собранных на основе пользовательских требований.
- Вариант использования: Обнаружение ориентира
- Формат: Фотографии
- Объем: 80,000+
- Аннотация: Нет
Набор данных изображения лица
12 тыс. изображений с вариациями позы головы, этнической принадлежности, пола, фона, угла съемки, возраста и т. д. с 68 ориентирами
- Вариант использования: Признание лица
- Формат: Фотографии
- Объем: 12,000+
- Аннотация: Аннотации ориентира
Набор данных изображений продуктов питания
55 50 изображений в более чем XNUMX вариациях (относительно типа еды, освещения, помещения и улицы, фона, расстояния до камеры и т. д.) с аннотированными изображениями.
- Вариант использования: Признание еды
- Формат: Фотографии
- Объем: 55,000+
- Аннотация: Да
Причины выбрать Shaip в качестве надежного партнера по обучению данных AI Image
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Обработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Обработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Предлагаемые услуги
Экспертный сбор данных об изображениях - это не все, что нужно для комплексных настроек ИИ. В Shaip вы даже можете рассмотреть следующие услуги, чтобы сделать модели более распространенными, чем обычно:
Сбор текстовых данных
Услуги
Истинная ценность сервисов сбора когнитивных данных Shaip заключается в том, что они дают организациям ключ к разблокированию важной информации, содержащейся в неструктурированных данных.
Услуги по сбору аудиоданных
Мы упрощаем вам загрузку моделей голосовыми данными, чтобы помочь им изучить преимущества обработки естественного языка более сбалансированным образом.
Услуги по сбору видеоданных
Теперь сосредоточьтесь на компьютерном зрении вместе с НЛП, чтобы научить свои модели в совершенстве определять объекты, людей, сдерживающие факторы и другие визуальные элементы.
Рекомендуемые ресурсы
Руководство для покупателя
Аннотации к изображениям и маркировка для компьютерного зрения
Компьютерное зрение - это понимание визуального мира для обучения приложений компьютерного зрения. Его успех полностью сводится к тому, что мы называем аннотацией изображений - фундаментальным процессом, лежащим в основе технологии, которая заставляет машины принимать разумные решения, и это именно то, что мы собираемся обсудить и изучить.
Решения
Услуги и решения компьютерного зрения
Компьютерное зрение - это область технологий искусственного интеллекта,• обучать машины видеть, понимать и интерпретировать визуальный мир, как это делают люди. Это помогает в разработке моделей машинного обучения для точного понимания, идентификации и классификации объектов на изображении или видео - с гораздо большим масштабом и скоростью.
Блог
Типы аннотаций к изображениям: плюсы, минусы и варианты использования
Мир изменился с тех пор, как компьютеры начали смотреть на объекты и интерпретировать их. Компьютерное зрение играет важную роль в эволюции человечества - от развлекательных элементов, которые могут быть такими же простыми, как фильтр Snapchat, который создает забавную бороду на вашем лице, до сложных систем, которые автономно обнаруживают присутствие мельчайших опухолей на основе отчетов о сканировании.
Хотите создать собственный репозиторий наборов изображений?
Взгляните на наборы данных для обучения изображений с высоты птичьего полета и получите репозиторий для своей модели Computer Vision.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Сбор данных изображений для AI/ML включает сбор визуальных данных в форме изображений или графики. Эти данные служат входными данными для обучения, тестирования и проверки моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно тех, которые предназначены для обработки и понимания визуальной информации.
Сбор данных изображений начинается с определения конкретных требований и целей проекта. После этого изображения извлекаются из баз данных, захватываются с помощью камер или генерируются с помощью компьютерной графики. Крайне важно обеспечить высокое качество и разнообразие изображений. После сбора эти изображения часто помечаются или аннотируются, обеспечивая контекст или классификацию, чтобы помочь модели машинного обучения на этапе обучения.
Сбор данных изображений имеет основополагающее значение для любого проекта машинного обучения, связанного с визуальной информацией. Качественные и разнообразные наборы данных изображений позволяют проводить более точное и надежное обучение модели, что, в свою очередь, приводит к повышению производительности в реальных приложениях. Это гарантирует, что системы искусственного интеллекта смогут эффективно распознавать, интерпретировать и реагировать на визуальные сигналы.
В зависимости от цели проекта можно собирать несколько типов данных изображений. Сюда входят, помимо прочего: фотографии, спутниковые изображения, медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки или МРТ, рукописные документы, отсканированные документы, фотографии лиц, тепловые изображения и даже снимки дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR). Тип получаемых данных изображения должен соответствовать конкретным требованиям рассматриваемого проекта AI/ML.